Academic Journal
Προβολή σε EDS

Increasing the Image Contrast Using the Histogram Alignment Method

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: Increasing the Image Contrast Using the Histogram Alignment Method
Πηγή: Промышленные АСУ и контроллеры.
Στοιχεία εκδότη: The Publishing House "NAUCHTEHLITIZDAT", 2021.
Έτος έκδοσης: 2021
Θεματικοί όροι: image filtering, распознавание объектов, обработка изображений, четкость изображения, фильтрация изображений, object recognition, image processing, image clarity
Περιγραφή: Операция выравнивания гистограмм (НЕ – Histogram equalization) часто используется для увеличения качества изображения, увеличения контраста. В рамках этого раздела рассматривается понятие гистограммы, последовательность действий для ее выравнивания, практические примеры работы этого метода. Следует отметить, что обработку изображений целесообразно производить непосредственно в сжатом формате (JPEG) без распаковки. Обработка изображений в сжатом виде обеспечивает более значимую эффективность и требует меньших вычислительных затрат по сравнению с методом, использующим распаковку изображения из сжатого формата, обработку изображения с дальнейшим сжатием его. Для обработки изображений мы будем использовать библиотеку OpenCV вместе с доступной версией языка C/С++, C# или Python. Для сравнительного анализа скорости обработки изображений разными методами более предпочтителен вариант с использованием языка C/С++, кроме того, этот вариант даст возможность организовать обработку изображения несколькими потоками, что значительно ускорит обработку. Вариант использования интерпретирующей программной среды Python, дополненной методами, программами и библиотеками, широко представленными в информационной сети, следует рассматривать как экспериментальный полигон для отработки тех или иных методов обработки данных. The operation of histogram equalization (NOT – histogram equalization) is often used to increase the image quality, increase the contrast. Within the framework of this section, the concept of a histogram, procedures for its alignment, practical examples of how this method works. It should be noted that image processing should be done directly in compressed format (JPEG). Compressed image processing provides more significant efficiency and requires less computational costs compared to the method using decompression of an image from a compressed format, image processing with its further compression. For image processing, we will use the OpenCV library along with the available version of C / C++, C# or Python. For a comparative analysis of the speed of image processing by diff erent methods, the option using the C / C++ language is more preferable, in addition, this option will make it possible to organize image processing in several threads, which will signifi cantly speed up the processing. The option of using the Python interpreting software environment, supplemented by methods, programs and libraries widely represented in the information network, should be considered as an experimental testing ground for working out certain methods of data processing.
Τύπος εγγράφου: Article
Γλώσσα: Russian
ISSN: 1561-1531
DOI: 10.25791/asu.12.2021.1334
Αριθμός Καταχώρησης: edsair.doi...........8b81a5192edbce7d4189ddb85943bc90
Βάση Δεδομένων: OpenAIRE
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.doi...........8b81a5192edbce7d4189ddb85943bc90
RelevancyScore: 854
AccessLevel: 3
PubType: Academic Journal
PubTypeId: academicJournal
PreciseRelevancyScore: 854.1279296875
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: Increasing the Image Contrast Using the Histogram Alignment Method
– Name: TitleSource
  Label: Source
  Group: Src
  Data: <i>Промышленные АСУ и контроллеры</i>.
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: The Publishing House "NAUCHTEHLITIZDAT", 2021.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2021
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22image+filtering%22">image filtering</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22распознавание+объектов%22">распознавание объектов</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22обработка+изображений%22">обработка изображений</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22четкость+изображения%22">четкость изображения</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22фильтрация+изображений%22">фильтрация изображений</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22object+recognition%22">object recognition</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22image+processing%22">image processing</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22image+clarity%22">image clarity</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: Операция выравнивания гистограмм (НЕ – Histogram equalization) часто используется для увеличения качества изображения, увеличения контраста. В рамках этого раздела рассматривается понятие гистограммы, последовательность действий для ее выравнивания, практические примеры работы этого метода. Следует отметить, что обработку изображений целесообразно производить непосредственно в сжатом формате (JPEG) без распаковки. Обработка изображений в сжатом виде обеспечивает более значимую эффективность и требует меньших вычислительных затрат по сравнению с методом, использующим распаковку изображения из сжатого формата, обработку изображения с дальнейшим сжатием его. Для обработки изображений мы будем использовать библиотеку OpenCV вместе с доступной версией языка C/С++, C# или Python. Для сравнительного анализа скорости обработки изображений разными методами более предпочтителен вариант с использованием языка C/С++, кроме того, этот вариант даст возможность организовать обработку изображения несколькими потоками, что значительно ускорит обработку. Вариант использования интерпретирующей программной среды Python, дополненной методами, программами и библиотеками, широко представленными в информационной сети, следует рассматривать как экспериментальный полигон для отработки тех или иных методов обработки данных. The operation of histogram equalization (NOT – histogram equalization) is often used to increase the image quality, increase the contrast. Within the framework of this section, the concept of a histogram, procedures for its alignment, practical examples of how this method works. It should be noted that image processing should be done directly in compressed format (JPEG). Compressed image processing provides more significant efficiency and requires less computational costs compared to the method using decompression of an image from a compressed format, image processing with its further compression. For image processing, we will use the OpenCV library along with the available version of C / C++, C# or Python. For a comparative analysis of the speed of image processing by diff erent methods, the option using the C / C++ language is more preferable, in addition, this option will make it possible to organize image processing in several threads, which will signifi cantly speed up the processing. The option of using the Python interpreting software environment, supplemented by methods, programs and libraries widely represented in the information network, should be considered as an experimental testing ground for working out certain methods of data processing.
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Article
– Name: Language
  Label: Language
  Group: Lang
  Data: Russian
– Name: ISSN
  Label: ISSN
  Group: ISSN
  Data: 1561-1531
– Name: DOI
  Label: DOI
  Group: ID
  Data: 10.25791/asu.12.2021.1334
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.doi...........8b81a5192edbce7d4189ddb85943bc90
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.doi...........8b81a5192edbce7d4189ddb85943bc90
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Identifiers:
      – Type: doi
        Value: 10.25791/asu.12.2021.1334
    Languages:
      – Text: Russian
    Subjects:
      – SubjectFull: image filtering
        Type: general
      – SubjectFull: распознавание объектов
        Type: general
      – SubjectFull: обработка изображений
        Type: general
      – SubjectFull: четкость изображения
        Type: general
      – SubjectFull: фильтрация изображений
        Type: general
      – SubjectFull: object recognition
        Type: general
      – SubjectFull: image processing
        Type: general
      – SubjectFull: image clarity
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: Increasing the Image Contrast Using the Histogram Alignment Method
        Type: main
  BibRelationships:
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 21
              M: 12
              Type: published
              Y: 2021
          Identifiers:
            – Type: issn-print
              Value: 15611531
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
          Titles:
            – TitleFull: Промышленные АСУ и контроллеры
              Type: main
ResultId 1